본 논문은 기억의 생물학적 기반에 대한 상당한 연구에도 불구하고, 경험이 뇌에 어떻게 부호화, 저장, 검색되는지에 대한 정확한 메커니즘은 여전히 불완전하게 이해되고 있음을 지적합니다. 점점 더 많은 증거들이 장기 기억을 지지하기 위해 소수의 뉴런 집단이 지속적인 물리적 및 생화학적 변화를 겪는다는 엔그램 이론을 뒷받침하고 있습니다. 그러나 생물학적 발견과 기계적 모델을 통합하는 포괄적인 계산 프레임워크는 여전히 찾기 어렵습니다. 이 연구는 세포 신경 과학과 계산 모델링의 통찰력을 종합하여 엔그램 연구의 핵심 과제, 즉 엔그램 뉴런의 식별 및 조작 방법, 시냅스 가소성 메커니즘이 안정적인 기억 흔적에 기여하는 방식, 그리고 희소성이 효율적이고 간섭에 강한 표현을 촉진하는 방식을 해결합니다. 희소 정규화, 엔그램 게이팅, 생물학적으로 영감을 받은 아키텍처(희소 분산 메모리 및 스파이킹 신경망 등)와 같은 관련 계산적 접근 방식도 조사합니다. 이러한 결과는 기억의 효율성, 용량 및 안정성이 가소성과 희소성 제약의 상호 작용에서 비롯됨을 시사합니다. 신경생물학적 및 계산적 관점을 통합함으로써, 본 논문은 엔그램 연구에 대한 포괄적인 이론적 토대를 제공하고 기억의 메커니즘에 대한 미래 연구를 위한 로드맵을 제시하며, 기억 관련 장애의 진단 및 치료에 대한 시사점을 제공합니다.
